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摘要
针对推荐系统点击率预测模型中特征交互不充分、特征组合缺乏针对性的问题，提出基于DeepFM的LCFFM点击率预测模型。该模型在特征嵌入阶段融合注意力机制，区分不同特征的重要性，抑制低频或无效特征的影响。利用特征域因式分解机学习低阶特征交互，利用对数转换结构将特征组合中每个特征的幂转换成待学习系数，并结合隐藏层进行高阶非线性特征交互。输出层采用Relu函数处理得到点击率预测结果。实验表明，LCFFM模型的AUC值为0.785 9,Logloss值为0.372 8，优于现有的点击率预测模型，提高了预测精度，增强了推荐系统处理数据的能力。
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